在 additionalParams 中使用參數來調校模型訓練組態的範例

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在 additionalParams 中使用參數來調校模型訓練組態的範例 - Amazon Neptune

下列範例示範如何在屬性圖形和 RDF 資料模型中使用「additionalParams」功能，為 Neptune ML 應用程式設定模型訓練程序的各個層面。這些範例涵蓋各種功能，包括指定training/validation/test資料的預設分割率、定義節點分類、迴歸和連結預測任務，以及設定不同的特徵類型，例如數值儲存貯體、文字內嵌、日期時間和分類資料。這些詳細組態可讓您根據特定資料和建模需求自訂機器學習管道，釋放 Neptune ML 功能的完整潛力。

內容

使用 additionalParams 的屬性圖範例

為模型訓練組態指定預設分割率

在下列範例中，split_rate 參數會設定模型訓練的預設分割率。如果未指定預設分割率，則訓練會使用 [0.9, 0.1, 0.0] 的值。您可以透過為每個目標指定 split_rate，覆寫每個目標上的預設值。

在下列範例中，default split_rate 欄位指示除非針對每個目標進行覆寫，否則應使用 [0.7,0.1,0.2] 的分割率：


  "additionalParams": {
  "neptune_ml": {
    "version": "v2.0",
    "split_rate": [0.7,0.1,0.2],
    "targets": [
      (...)
    ],
    "features": [
      (...)
    ]
  }
}

為模型訓練組態指定節點分類任務

若要指示哪個節點屬性包含標記的範例可供訓練用途，請使用 "type" : "classification" 將節點分類元素新增至 targets 陣列。如果想要覆寫預設分割率，請新增 split_rate 欄位。

在下列範例中，node 目標會指示應將每個 Movie 節點的 genre 屬性視為節點類別標籤。split_rate 值會覆寫預設分割率：


  "additionalParams": {
  "neptune_ml": {
    "version": "v2.0",
    "targets": [
      {
        "node": "Movie",
        "property": "genre",
        "type": "classification",
        "split_rate": [0.7,0.1,0.2]
      }
    ],
    "features": [
      (...)
    ]
  }
}

為模型訓練組態指定多類別節點分類任務

若要指示哪個節點屬性包含多個標記的範例可供訓練用途，請使用 "type" : "classification" 和 separator 將節點分類元素新增至目標陣列，來指定可以用來將目標屬性值分割為多個類別值的字元。如果想要覆寫預設分割率，請新增 split_rate 欄位。

在下列範例中，node 目標會指示應將每個 Movie 節點的 genre 屬性視為節點類別標籤。separator 欄位指示每個類型屬性包含多個分號分隔值：


  "additionalParams": {
  "neptune_ml": {
    "version": "v2.0",
    "targets": [
      {
        "node": "Movie",
        "property": "genre",
        "type": "classification",
        "separator": ";"
      }
    ],
    "features": [
      (...)
    ]
  }
}

為模型訓練組態指定節點迴歸任務

若要指示哪個節點屬性包含用於訓練用途的標記迴歸，請使用 "type" : "regression" 將節點迴歸元素新增至陣列。如果想要覆寫預設分割率，請新增 split_rate 欄位。

下列 node 目標指示應將每個 Movie 節點的 rating 屬性視為節點迴歸標籤。


    "additionalParams": {
  "neptune_ml": {
    "version": "v2.0",
    "targets": [
      {
        "node": "Movie",
        "property": "rating",
        "type" : "regression",
        "split_rate": [0.7,0.1,0.2]
      }
    ],
    "features": [
      ...
    ]
  }
}

為模型訓練組態指定 edge-classification 任務

若要指示哪個邊緣屬性包含用於訓練用途的標記範例，請使用 "type" : "regression" 將邊緣元素新增至 targets 陣列。如果想要覆寫預設分割率，請新增 split_rate 欄位。

下列 edge 目標指示應將每個 knows 邊緣的 metAtLocation 屬性視為迴歸類別標籤：


  "additionalParams": {
  "neptune_ml": {
    "version": "v2.0",
    "targets": [
      {
        "edge": ["Person", "knows", "Person"],
        "property": "metAtLocation",
        "type": "classification"
      }
    ],
    "features": [
      (...)
    ]
  }
}

為模型訓練組態指定多類別邊緣分類任務

若要指示哪個邊緣屬性包含多個用於訓練用途的標記範例，請使用 "type" : "classification" 和 separator 欄位將邊緣元素新增至 targets 陣列，來指定用來將目標屬性值分割為多個類別值的字元。如果想要覆寫預設分割率，請新增 split_rate 欄位。

下列 edge 目標指示應將每個 repliedTo 邊緣的 sentiment 屬性視為迴歸類別標籤。分隔符號欄位會指示每個情緒屬性都包含多個逗號分隔值：


  "additionalParams": {
  "neptune_ml": {
    "version": "v2.0",
    "targets": [
      {
        "edge": ["Person", "repliedTo", "Message"],
        "property": "sentiment",
        "type": "classification",
        "separator": ","
      }
    ],
    "features": [
      (...)
    ]
  }
}

為模型訓練組態指定邊緣迴歸

若要指示哪個邊緣屬性包含用於訓練用途的標記迴歸範例，請使用 "type" : "regression" 將 edge 元素新增至 targets 陣列。如果想要覆寫預設分割率，請新增 split_rate 欄位。

下列 edge 目標指示應將每個 reviewed 邊緣的 rating 屬性視為邊緣迴歸：


  "additionalParams": {
  "neptune_ml": {
    "version": "v2.0",
    "targets": [
      {
        "edge": ["Person", "reviewed", "Movie"],
        "property": "rating",
        "type" : "regression"
      }
    ],
    "features": [
      (...)
    ]
  }
}

為模型訓練組態指定連結預測任務

若要指示應將哪些邊緣用於連結預測訓練用途，請使用 "type" : "link_prediction" 將邊緣元素新增至目標陣列。如果想要覆寫預設分割率，請新增 split_rate 欄位。

下列 edge 目標指示應該使用 cites 邊緣進行連結預測：


  "additionalParams": {
  "neptune_ml": {
    "version": "v2.0",
    "targets": [
      {
        "edge": ["Article", "cites", "Article"],
        "type" : "link_prediction"
      }
    ],
    "features": [
      (...)
    ]
  }
}

指定數值儲存貯體特徵

您可以透過將 "type": "bucket_numerical" 新增至 features 陣列來為節點屬性指定數值資料特徵。

下列 node 特徵指示應將每個 Person 節點的 age 屬性視為數值儲存貯體特徵：


  "additionalParams": {
  "neptune_ml": {
    "targets": [
      ...
    ],
    "features": [
      {
        "node": "Person",
        "property": "age",
        "type": "bucket_numerical",
        "range": [1, 100],
        "bucket_cnt": 5,
        "slide_window_size": 3,
        "imputer": "median"
      }
    ]
  }
}

指定 `Word2Vec` 特徵

您可以透過將 "type": "text_word2vec" 新增至 features 陣列來為節點屬性指定 Word2Vec 特徵。

下列 node 特徵指示應將每個 Movie 節點的 description 屬性視為 Word2Vec 特徵：


"additionalParams": {
  "neptune_ml": {
    "version": "v2.0",
    "targets": [
      ...
    ],
    "features": [
      {
        "node": "Movie",
        "property": "description",
        "type": "text_word2vec",
        "language": "en_core_web_lg"
      }
    ]
  }
}

指定 `FastText` 特徵

您可以透過將 "type": "text_fasttext" 新增至 features 陣列來為節點屬性指定 FastText 特徵。language 欄位為必要的，且必須指定下列其中一個語言代碼：

en (英文)
zh (中文)
hi (北印度文)
es (西班牙文)
fr (法文)

請注意，text_fasttext 編碼無法在特徵中一次處理多種語言。

下列 node 特徵指示應將每個 Movie 節點的法文 description 屬性視為 FastText 特徵：


"additionalParams": {
  "neptune_ml": {
    "version": "v2.0",
    "targets": [
      ...
    ],
    "features": [
      {
        "node": "Movie",
        "property": "description",
        "type": "text_fasttext",
        "language": "fr",
        "max_length": 1024
      }
    ]
  }
}

指定 `Sentence BERT` 特徵

您可以透過將 "type": "text_sbert" 新增至 features 陣列來為節點屬性指定 Sentence BERT 特徵。您不需要指定語言，因為方法會使用多語系模型自動編碼文字特徵。

下列 node 特徵指示應將每個 Movie 節點的 description 屬性視為 Sentence BERT 特徵：


"additionalParams": {
  "neptune_ml": {
    "version": "v2.0",
    "targets": [
      ...
    ],
    "features": [
      {
        "node": "Movie",
        "property": "description",
        "type": "text_sbert128",
      }
    ]
  }
}

指定 `TF-IDF` 特徵

您可以透過將 "type": "text_tfidf" 新增至 features 陣列來為節點屬性指定 TF-IDF 特徵。

下列 node 特徵指示應將每個 Person 節點的 bio 屬性視為 TF-IDF 特徵：


  "additionalParams": {
  "neptune_ml": {
    "version": "v2.0",
    "targets": [
      ...
    ],
    "features": [
      {
        "node": "Movie",
        "property": "bio",
        "type": "text_tfidf",
        "ngram_range": [1, 2],
        "min_df": 5,
        "max_features": 1000
      }
    ]
  }
}

指定 `datetime` 特徵

匯出程序會自動推斷日期屬性的 datetime 特徵。不過，如果要限制用於 datetime 特徵的 datetime_parts，或覆寫特徵規格，以便將通常被視為 auto 特徵的屬性明確地視為 datetime 特徵，則您可以透過將特徵陣列新增至 "type": "datetime" 來執行此操作。

下列 node 特徵指示應將每個 Post 節點的 createdAt 屬性視為 datetime 特徵：


  "additionalParams": {
  "neptune_ml": {
    "version": "v2.0",
    "targets": [
      ...
    ],
    "features": [
      {
        "node": "Post",
        "property": "createdAt",
        "type": "datetime",
        "datetime_parts": ["month", "weekday", "hour"]
      }
    ]
  }
}

指定 `category` 特徵

匯出程序會自動針對字串屬性和包含多個值的數值屬性推斷 auto 特徵。對於包含單一值的數值屬性，它會推斷 numerical 特徵。對於日期屬性，它會推斷 datetime 特徵。

如果您想要覆寫特徵規格，以便將屬性視為類別特徵，請將 "type": "category" 新增至特徵陣列。如果屬性包含多個值，請包括一個 separator 欄位。例如：


  "additionalParams": {
  "neptune_ml": {
    "version": "v2.0",
    "targets": [
      ...
    ],
    "features": [
      {
        "node": "Post",
        "property": "tag",
        "type": "category",
        "separator": "|"
      }
    ]
  }
}

指定 `numerical` 特徵

如果您想要覆寫特徵規格，以便將屬性視為 numerical 特徵，請將 "type": "numerical" 新增至特徵陣列。如果屬性包含多個值，請包括一個 separator 欄位。例如：


  "additionalParams": {
  "neptune_ml": {
    "version": "v2.0",
    "targets": [
      ...
    ],
    "features": [
      {
        "node": "Recording",
        "property": "duration",
        "type": "numerical",
        "separator": ","
      }
    ]
  }
}

指定 `auto` 特徵

如果您想要覆寫特徵規格，以便將屬性視為 auto 特徵，請將 "type": "auto" 新增至特徵陣列。如果屬性包含多個值，請包括一個 separator 欄位。例如：


  "additionalParams": {
  "neptune_ml": {
    "version": "v2.0",
    "targets": [
      ...
    ],
    "features": [
      {
        "node": "User",
        "property": "role",
        "type": "auto",
        "separator": ","
      }
    ]
  }
}

使用 `additionalParams` 的 RDF 範例

為模型訓練組態指定預設分割率

在下列範例中，default split_rate 欄位指示除非針對每個目標進行覆寫，否則應使用 [0.7,0.1,0.2] 的分割率：


  "additionalParams": {
  "neptune_ml": {
    "version": "v2.0",
    "split_rate": [0.7,0.1,0.2],
    "targets": [
      (...)
    ]
  }
}

為模型訓練組態指定節點分類任務

若要指示哪個節點屬性包含訓練用途的標記範例，請使用 "type" : "classification" 將節點分類元素新增至 targets 陣列。新增節點欄位以指示目標節點的節點類型。新增 predicate 欄位以定義使用哪個常值資料做為目標節點的目標節點特徵。如果想要覆寫預設分割率，請新增 split_rate 欄位。

在下列範例中，node 目標會指示應將每個 Movie 節點的 genre 屬性視為節點類別標籤。split_rate 值會覆寫預設分割率：


  "additionalParams": {
  "neptune_ml": {
    "version": "v2.0",
    "targets": [
      {
        "node": "http://aws.amazon.com/neptune/csv2rdf/class/Movie",
        "predicate": "http://aws.amazon.com/neptune/csv2rdf/datatypeProperty/genre",
        "type": "classification",
        "split_rate": [0.7,0.1,0.2]
      }
    ]
  }
}

為模型訓練組態指定節點迴歸任務

若要指示哪個節點屬性包含用於訓練用途的標記迴歸，請使用 "type" : "regression" 將節點迴歸元素新增至陣列。新增 node 欄位以指示目標節點的節點類型。新增 predicate 欄位以定義使用哪個常值資料做為目標節點的目標節點特徵。如果想要覆寫預設分割率，請新增 split_rate 欄位。

下列 node 目標指示應將每個 Movie 節點的 rating 屬性視為節點迴歸標籤。


    "additionalParams": {
  "neptune_ml": {
    "version": "v2.0",
    "targets": [
      {
        "node": "http://aws.amazon.com/neptune/csv2rdf/class/Movie",
        "predicate": "http://aws.amazon.com/neptune/csv2rdf/datatypeProperty/rating",
        "type": "regression",
        "split_rate": [0.7,0.1,0.2]
      }
    ]
  }
}

為特定邊緣指定連結預測任務

若要指示應將哪些邊緣用於連結預測訓練用途，請使用 "type" : "link_prediction" 將邊緣元素新增至目標陣列。新增 subject、predicate 和 object 欄位以指定邊緣類型。如果想要覆寫預設分割率，請新增 split_rate 欄位。

下列 edge 目標指示將 Directors 連線至 Movies 的 directed 邊緣應該用於連結預測：


  "additionalParams": {
  "neptune_ml": {
    "version": "v2.0",
    "targets": [
      {
        "subject": "http://aws.amazon.com/neptune/csv2rdf/class/Director",
        "predicate": "http://aws.amazon.com/neptune/csv2rdf/datatypeProperty/directed",
        "object": "http://aws.amazon.com/neptune/csv2rdf/class/Movie",
        "type" : "link_prediction"
      }
    ]
  }
}

為所有邊緣指定連結預測任務

若要指示應將所有邊緣用於連結預測訓練用途，請使用 "type" : "link_prediction" 將 edge 元素新增至目標陣列。請不要新增 subject、predicate 或 object 欄位。如果想要覆寫預設分割率，請新增 split_rate 欄位。


  "additionalParams": {
  "neptune_ml": {
    "version": "v2.0",
    "targets": [
      {
        "type" : "link_prediction"
      }
    ]
  }
}

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